亚马逊云科技 _机器学习领域信息情报检索

AWS的以下部分介绍了机器学习的文章。Amazon Web Services(AWS)是亚马逊公司内部一个充满活力且不断发展壮大的业务部门。订阅我们,获取关于Amazon Web Services机器学习的文章。

Amazon Bedrock如何在AWS

How Amazon Bedrock powers next-generation account planning at AWS

在这篇文章中,我们分享了我们如何构建帐户计划脉冲,这是一种生成的AI工具,旨在使用亚马逊基岩(Amazon Bedrock)简化和增强帐户计划过程。 Pulse减少了审核时间,并提供了可行的帐户计划摘要,以便于协作和消费,从而帮助AWS销售团队更好地为客户服务。

开创AI的大规模工作流程:深入研究Asana AI Studio和Amazon Q Index Collaboration

Pioneering AI workflows at scale: A deep dive into Asana AI Studio and Amazon Q index collaboration

今天,我们很高兴地宣布Asana AI Studio与Amazon Q Index的集成,将Generative AI直接带入您的日常工作流程中。在这篇文章中,我们探讨了Asana AI Studio和Amazon Q索引如何通过智能工作流动自动化和增强的数据可访问性来改变企业效率。

付款行业负责的AI - 第1部分

Responsible AI for the payments industry – Part 1

这篇文章探讨了付款行业在扩展AI采用方面面临的独特挑战,塑造实施决策的监管方面的考虑以及应用负责AI原则的实用方法。在第2部分中,我们提供了实施策略,以在您的付款系统中运行负责的AI。

付款行业负责的AI - 第2部分

Responsible AI for the payments industry – Part 2

在我们系列的第1部分中,我们探索了付款行业中负责人AI的基础概念。在这篇文章中,我们讨论了负责任的AI框架的实际实施。

使用Amazon Bedrock Data Automation和Amazon Sagemaker AI

Process multi-page documents with human review using Amazon Bedrock Data Automation and Amazon SageMaker AI

在这篇文章中,我们将使用Amazon Bedrock Data Automation和Amazon Sagemaker AI展示如何使用人类评论循环处理多页文档。

使用Amazon Q业务与Amazon S3 Clickable URL建立AI助手

Build an AI assistant using Amazon Q Business with Amazon S3 clickable URLs

在这篇文章中,我们演示了如何使用Amazon Q业务来建立AI助手,该业务根据您存储在S3存储桶中的企业文档响应用户请求,以及用户如何在AI助手响应中使用参考网址以查看或下载引用文档,并验证AI响应的AI响应,以实践负责任的AI。

来自OpenAI的GPT OSS模型现在可以在SageMaker Jumpstart

GPT OSS models from OpenAI are now available on SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,来自Amazon Sagemaker Jumpstart的OpenAI,Openai的Open AI开放式AI开放式GPT OSS模型,GPT-OSS-1220B和GPT-SOSS-20B。通过此发布,您现在可以部署Openai的最新推理模型来构建,实验和负责任地扩展您的生成AI想法。在这篇文章中,我们演示了如何在Sagemaker Jumpstart上开始这些模型。

从Microsoft Exchange与Microsoft Exchange Connector for Amazon Q Business

Discover insights from Microsoft Exchange with the Microsoft Exchange connector for Amazon Q Business

Amazon Q业务是一家完全管理的,生成的AI驱动助手,可帮助企业解锁其数据和知识的价值。借助Amazon Q Business,您可以通过使用公司各种数据源和企业系统中存储的信息和专业知识来快速找到问题的答案,生成摘要和内容以及完成任务。 […]

观察和评估使用链剂SDK和ARIZE AX

Observing and evaluating AI agentic workflows with Strands Agents SDK and Arize AX

在这篇文章中,我们介绍了如何通过链代理启动和评估AI代理任务,从而有助于验证代理工作流的正确性和可信度。

Amazon Strands Agents SDK:技术深入研究代理体系结构和可观察性

Amazon Strands Agents SDK: A technical deep dive into agent architectures and observability

在这篇文章中,我们首先介绍了Strands Adents SDK及其核心功能。然后,我们探索它如何与AWS环境集成以进行安全,可扩展的部署,以及如何为生产使用提供丰富的可观察性。最后,我们讨论了实际用例,并提出了一个逐步示例,以说明行动中的链。

使用股链代理SDK和Tavily

Build dynamic web research agents with the Strands Agents SDK and Tavily

在这篇文章中,我们介绍了如何将Strands代理与Tavily的专用Web Intelligence API相结合,以创建强大的研究代理,以在复杂的信息收集任务中表现出色,同时保持企业部署所需的安全性和合规性标准。

使用Amazon Bedrock和MCP

Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP

本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS,Langgraph和模型上下文协议(MCP)创建强大的代理应用程序,并具有处理GitHub工作流程的实际情况,该方案是问题分析的GitHub工作流程,代码修复和提取请求生成。

MISTRAL-SMALL-3.2-24B-INSTRUCT-2506现在可以在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 is now available on Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 - Mistral AI的240亿参数大语言模型(LLM),该模型(LLM)已优化,可通过Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon Bedrock Market Place,可用于增强跟随和减少的重复错误,并减少重复错误。亚马逊基岩市场是亚马逊基岩的一种能力,开发人员可以用来发现,测试和使用[…]

使用Generative AI

Generate suspicious transaction report drafts for financial compliance using generative AI

可疑交易报告(STR)或可疑活动报告(SAR)是一种报告,如果金融组织有合理的理由怀疑任何在活动期间发生或尝试过的金融交易,则必须提交给金融监管机构。在这篇文章中,我们探索了一种使用亚马逊基岩中可用的FMS来创建草稿STR的解决方案。

使用AWS DLC,Amazon EKS和Amazon Bedrock

Fine-tune and deploy Meta Llama 3.2 Vision for generative AI-powered web automation using AWS DLCs, Amazon EKS, and Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们提出了一个完整的解决方案,用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)上使用AWS深度学习容器(DLC)建立安全,可扩展和高效的基础架构。

Nippon India共同基金如何使用Amazon Bedrock上的高级抹布方法提高AI助手响应的准确性

How Nippon India Mutual Fund improved the accuracy of AI assistant responses using advanced RAG methods on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们研究了Nippon Life India Asset Management Limited采用的解决方案,该解决方案通过重写用户查询,汇总和重新响应来提高响应的准确性(NAIVE)抹布方法。所提出的解决方案使用增强的抹布方法,例如重新骑行来提高整体精度

使用Strands Agents和Amazon Bedrock建立药物发现研究助理

Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们演示了如何使用Strands Agents和Amazon Bedrock创建强大的研究助理来发现药物。该AI助手可以使用模型上下文协议(MCP)同时搜索多个科学数据库,合成其发现,并就药物靶标,疾病机制和治疗领域产生全面的报告。

Amazon Nova Act SDK(预览):浏览器自动化代理的生产途径

Amazon Nova Act SDK (preview): Path to production for browser automation agents

在这篇文章中,我们将介绍使Nova Act SDK与众不同的原因,其工作原理以及整个行业的团队如何使用它来自动化基于浏览器的工作流程。